🌳 Tree Zone

Inteligência climática urbana baseada em dados de satélite e IA.

O Tree Zone é uma plataforma que cruza dados reais de temperatura e vegetação captados pelo satélite Landsat 8 (NASA) com um modelo de Inteligência Artificial para responder a uma pergunta simples:

"Se plantarmos mais árvores aqui, quantos graus a temperatura cai?"

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🎯 O Problema

Locais com pouca arborização chegam a ser até 5 °C mais quentes do que bairros arborizados da mesma região. Esse calor desigual gera estresse térmico, aumenta internações em postos de saúde e dispara a conta de energia de quem menos pode pagar.

💡 A Solução

O Tree Zone automatiza o diagnóstico e o planejamento climático urbano em 3 etapas:

Etapa	O que faz
📡 Coleta Satelital	Extrai 3 anos de dados de temperatura e vegetação (NDVI) via Google Earth Engine (Landsat 8, resolução 30×30m).
🤖 Modelo de IA	Treina uma regressão linear com ~1.500 pontos reais para aprender a relação entre cobertura verde e temperatura.
🗺️ Simulador Interativo	Dashboard Streamlit com mapa de calor onde o gestor simula o impacto do reflorestamento em tempo real.

⚡ Como Rodar

# 1. Instale as dependências
pip install -r src/requirements.txt

# 2. Execute o dashboard
cd src
streamlit run app.py

Nota: O dataset (dataset_calor_vegetacao_pernambues.csv) e o modelo treinado (modelo_resfriamento_ia.pkl) já estão incluídos no repositório. Para regenerá-los do zero, execute pipeline_calor_vegetacao.py (requer autenticação no Google Earth Engine) e depois treinar_ia.py.

🗂️ Estrutura do Projeto

src/
├── app.py                                  # Dashboard Streamlit (aplicação principal)
├── pipeline_calor_vegetacao.py             # Pipeline de coleta de dados via Google Earth Engine
├── treinar_ia.py                           # Treinamento do modelo de regressão linear
├── usando_folium.py                        # Geração de mapa de calor estático (HTML)
├── modelo_resfriamento_ia.pkl              # Modelo de IA treinado
├── dataset_calor_vegetacao_pernambues.csv  # Dataset com ~1.500 pontos térmicos
├── mapa_interativo_pernambues.html         # Mapa de calor exportado
└── requirements.txt                        # Dependências Python
doc/
└── Pitch.pdf                               # Apresentação de pitch

🛠️ Stack Tecnológica

• Python — linguagem principal
• Streamlit — interface web interativa
• Google Earth Engine — fonte de dados satelitais (Landsat 8)
• Scikit-learn — modelo de regressão linear
• Folium — mapas de calor interativos
• Pandas / NumPy — processamento de dados

🌍 Escalabilidade

O Google Earth Engine cobre o planeta inteiro. O Tree Zone pode ser replicado para qualquer cidade do mundo apenas alterando as coordenadas — sem necessidade de sensores físicos no local.

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Equipe: 3DR Solutions · GreenTech · Hackathon 2026